تريد ميتا أن تجعل الذكاء الاصطناعي تعمل حقا مثل الدماغ البشري

رسم توضيحي (ديما سولومين / أونسبلاش)

أعلنت ميتا للتو عن دراسة طويلة الأجل لفهم أفضل لكيفية معالجة الدماغ البشري للغة.

سينظر الباحثون المشاركون في كيفية استجابة نماذج الدماغ والذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) لنفس الجمل المنطوقة أو المكتوبة.

دخلت Meta في شراكة مع NeuroSpin ، وهو مركز أبحاث مقره باريس للابتكار في تصوير الدماغ والمعهد الوطني الفرنسي لأبحاث العلوم الرقمية (INRIA).

هذا العمل هو جزء من تركيز Meta الذكاء الاصطناعي الأوسع على الذكاء الاصطناعي على المستوى البشري والتي يمكن أن تتعلم بإشراف بشري ضئيل أو معدوم.

وتقول الشركة إنه على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي قد تقدم بشكل كبير، إلا أن ذكائها لا يزال غير جيد مثل الدماغ في تعلم اللغات، لذا فهي تريد محاولة تكراره في البرمجيات.

"سنستخدم رؤى من هذا العمل لتوجيه تطوير الذكاء الاصطناعي التي تعالج الكلام والنصوص بكفاءة مثل البشر" ، قال ميتا في بيان على مدونته الرسمية التي نقلتها VOI ، الجمعة ، 29 أبريل.

"على مدى العامين الماضيين ، قمنا بتطبيق تقنيات التعلم العميق على مجموعات بيانات التصوير العصبي العامة لتحليل كيفية معالجة الدماغ للكلمات والجمل."

يقول ميتا إن اللغة المنطوقة تجعل البشر فريدين تماما ولا يزال فهم كيفية عمل الدماغ تحديا وعملية مستمرة.

"ما الذي يجعل البشر أقوى بكثير أو أكثر كفاءة من هذه الآلات؟ نريد تحديد ليس فقط أوجه التشابه ، ولكن أيضا إظهار الاختلافات المتبقية "، قال ميتا.

وكمثال على كفاءة الدماغ البشري مقابل نموذج اللغة الذكاء الاصطناعي، قال ميتا إن الأطفال تعلموا أن كلمة "برتقالي" يمكن أن تعني اللون والفاكهة بعد أن تظهر لهم أمثلة قليلة فقط، في حين أن الذكاء الاصطناعي يستغرق وقتا أطول لتعلمها.

إذا تمكنت من معرفة كيفية عمل الدماغ بشكل أكثر كفاءة ، فيمكنها تكييف العملية للعمل في نموذج الذكاء الاصطناعي. وقد نشرت الدراسة ورقتين علميتين توجزان النتائج التي توصلوا إليها.

النتيجة الأولى هي أن نموذج اللغة الذكاء الاصطناعي يشبه إلى حد كبير نشاط الدماغ عند محاولة العثور على الكلمة التالية.

وجدت ورقة أخرى أن الدماغ توقع الكلمات والأفكار في وقت مبكر بينما تم برمجة نموذج اللغة فقط للعمل على الكلمة التالية ، من خلال نسخ الدماغ في هذا المجال ، يمكن تحسين نموذج الذكاء الاصطناعي.